5.线性回归-欠拟合和过拟合以及过拟合时的解决方法-正则化
1 定义 过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象 ...
原文：欠拟合，过拟合及正则化
在设计Machine Learning系统时，我们很难从系统运行之前就得知系统的 复杂程度 。在线性回归中，我们可以将此问题等同为：使用几维参数，是否需要涉及更复杂的多项式，以及本文的一个新概念 Regularization Parameter。本文，将讨论Underfit，Overfit基本理论，及如何改进系统复杂度，使其能够使其在准确拟合现有训练样例的情况下，尽可能准确预测新数据。 Under ...
2017-06-12 11:18 0 2749 推荐指数：
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正则化如何防止过拟合
在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training data上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外 ...
防止或减轻过拟合的方式（一）——正则化
在进行模型搭建时常用的解决过拟合的方法有以下几种： · 采用更多的数据 · 迫使模型的复杂度降低（减少层数、正则化） · dropout（提高鲁棒性） · 提早结束训练过程 · 数据增强 这里重点讲正则化(regularization) 假定对于一个二分类问题 ...
正则化——解决过拟合问题
线性回归例子 如果 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}x\] 通过线性回归得到的曲线可能如下图 这种情况下，曲线对数据的拟合程度不好。这种情况称为“Underfit”，这种情况属于“High bias”（高 ...
为什么正则化可以减小过拟合？
0范数：向量中非零元素的个数。 1范数：为绝对值之和。1范数和0范数可以实现稀疏，1因具有比L0更好的优化求解特性而被广泛应用。 2范数：就是通常意义上的模，L2范数是指向量各元素的平方和然后求平方根。我们让L2范数的正则项||W||2最小，可以使得W的每个元素都很小，都接近于 ...
（五）用正则化(Regularization)来解决过拟合
1 过拟合 过拟合就是训练模型的过程中，模型过度拟合训练数据，而不能很好的泛化到测试数据集上。出现over-fitting的原因是多方面的： 1） 训练数据过少，数据量与数据噪声是成反比的，少量数据导致噪声很大 2 ）特征数目过多导致模型过于复杂，如下面的图所示： 看上图中的多项式回归 ...
TensorFlow 过拟合与正则化(regularizer)
所谓过拟合，就是当一个模型过于复杂后，它可以很好的处理训练数据的每一个数据，甚至包括其中的随机噪点。而没有总结训练数据中趋势。使得在应对未知数据时错误里一下变得很大。这明显不是我们要的结果。 我们想要的是在训练中，忽略噪点的干扰，总结整体趋势。在应对未知数据时也能保持训练时的正确率。 上图 ...